ChristopherKahler/paul

何を解決するか

PAULは、長時間の開発セッションによって引き起こされる「コンテキストロット」を解決します。これは、品質の低下、孤立した計画、状態のずれを引き起こす問題です。AIの出力をデバッグするのではなく、機能をリリースすることを促すために、構造化された開発ループを強制し、複数のサブエージェントの使用よりもセッション内コンテキストを優先します。

動作方法

PAULは 計画-適用-統合（PAU）ループ を実装し、AI開発を体系的なプロセスに変換します：

• 計画：具体的な目的、境界、BDDスタイルの受容基準（Given/When/Then）を含む実行可能な計画を作成します。タスクの規模（クイックフィックス、スタンダード、複雑）に応じて儀式のレベルを調整します。
• 適用：「実行/検証」ループを通じてタスクを実行し、各タスクが仕様に適合していることを前もって検証します。DONE_WITH_CONCERNS や BLOCKED などの詳細なエスカレーションステータスを使用して、不確実性を明確にします。
• 統合：必須の終了ステップとして、計画と実際の結果を照合し、プロジェクト状態を更新し、決定内容を SUMMARY.md ファイルに記録します。

PAULは .paul/ ディレクトリ（PROJECT.md、ROADMAP.md、STATE.md を含む）を用いて状態を管理し、セッション間での継続性を確保します。また、BASE v2 と統合することで、プロジェクト状態を照査可能な知識グラフに変換することも可能です。

対象ユーザー

AI（特に Claude Code）を活用してソフトウェア、マーケティングキャンペーン、自動化ワークフロー、またはその他の構造化された実行プロジェクトをリリースする開発者。

特徴

• 受容基準駆動開発：作業を開始する前に「完了」の定義を明確にする第一級の受容基準を強制します。
• セッション内コンテキスト：サブエージェントの過剰な展開を抑え、実装品質を高め、トークンコストを削減します。
• 診断的失敗ルーティング：失敗を意図、仕様、コードの問題に分類し、計画自体に問題がある場合にコードを修正しようとするのを防ぎます。
• 状態の永続化：専用の状態管理システムを使用して、作業を再開する際の意思決定疲労を排除します。
• 包括的なコマンドセット：研究・発見からマイルストーン追跡まで、26の専用スラッシュコマンドを提供します。